[Superset] Big Number (with Trendline)

很常在 Dashboard 的範例看到的圖表形勢，一個很大的業績數字展現在上面，如果想要展示一些很重要或是很棒的資料內容就可以用的圖表。

Big Number

展示一個大數字，用以強調目標指標。 上圖展示下面 SQL 回傳的資料筆數。

SELECT *
FROM public.users

Query

• Metric：顯示的邏輯，這裡顯示所有資料的比數。
• Filter：篩選器
• Subheader：說明資料內容的標題。

Big Number with Trendline

與上面的圖表相同，但包含折線圖，可以用以展示趨勢。 假設我們的 dataset 存的是每年世界人口的數目，就可以用這張圖來展示人口的趨勢。

Query

• Temporal x-axis：用以在時間軸顯示的資料欄位，只接受「時間」類型的欄位。
• Time grain：時間粒度，定義每一個顯示間隔的時間單位，如果沒有設定則會以每筆資料的 Temporal x-axis 作為間隔。
• Metric：折線圖的呈現來源，在這裡就是人口總數。

Options

用來調整強調數字與過往資料比較的呈現內容。呈現的位置會在大字底下的一行。

• Comparison period lag： 要與多久與前的資料比較。
  如果粒度是日（Daily）：Lag 值設為 7，則會與前一週同一天的數據進行比較。
  如果粒度是月（Monthly）：Lag 值設為 12，則會與去年同一個月的數據進行比較。
  如果粒度是年（Yearly）：Lag 值設為 1，則會與前一年的數據進行比較。
  例如這裡設定 10，就會與 10 年前的資料做比較。此處以 time grain 作為單位。
• Comparison suffix：說明的文字。
• Show timestamp：打勾的話會在大字上顯示此資料的時間點。
• Show trend Line：勾選後才會呈現趨勢線。
• Start y-axis at 0：是否要以 0 作為 y 軸的起點，若沒有勾選，則最小值的那筆資料會作為圖表呈現的最底。

Advanced Analytics

Rolling Window

計算一個移動窗口內的值。用來平滑數據波動，更方便於觀察長期趨勢。

• Rolling Functions：
  mean：移動平均
  sum：移動總和
  std：標準差
  cumsum：累加
• Periods：用來計算的資料量。
• Min Periods：用於計算的最小資料量。

Resample

這裡會用來設定 Pandas 的計算規則，可以更近一步地將資料以特定時間區間重新聚合與展示。

• Rule：重新設定時間粒度。
• Full Method：如果資料缺失的填補方式。
  Zero：將所有缺失值填補為 0。
  Linear：根據相鄰資料點之間的線性關係進行插值。
  Forward：用缺失值的前一個有效值進行填充。
  Backward：用缺失值之後的第一個有效值進行填充。
  Median：使用整個資料集的中位數進行填充。
  Sum：將特定時間段（以 Rule 的設定為準）的資料值加總填充。
  Mean：使用整個資料集合的平均值進行填充。

參考資料

• Pandas
• Preset